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Agent Skill · 研究检索

lookupmark-local-rag(lookupmark 本地 RAG)

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

lookupmark-local-rag 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 18,407。

总安装 6,106周安装 257GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,138核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.9.1

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:lookupmark-local-rag(lookupmark 本地 RAG)
来源仓库:https://github.com/lookupmark/lookupmark-local-rag
安装命令:
openclaw skills install lookupmark-local-rag
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install lookupmark-local-rag

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

lookupmark-local-rag 对本地文件进行语义搜索与交叉排序,支持向量检索。适合在 OpenClaw 中构建私有知识库问答系统时使用。通过 clawhub 安装并使用 openclaw skills install lookupmark-local-rag 命令部署。

使用前需准备数据源并配置 Embedding 模型参数。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install lookupmark-local-rag;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

lookupmark-local-rag 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install lookupmark-local-rag。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

lookupmark-local-rag 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

lookupmark-local-rag 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

lookupmark-local-rag 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

lookupmark-local-rag 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,106 次,近一周安装 257 次,下载 2,138 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

lookupmark-local-rag 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
lookupmark-local-rag

lookupmark 本地 RAG · 本页

6,106—权限未标注MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
local-rag
description
>

Local RAG

Semantic search over indexed local files with parent-child chunking for precise retrieval with full context.

Architecture

ComponentModelSize
Embeddingssentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2~80MB
Rerankercross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2~80MB
Vector DBChromaDB (persistent, cosine similarity, HNSW)varies
ChunkingParent-child—

Memory strategy: Embedding model loaded first → freed with gc.collect() → reranker loaded → freed after scoring. This keeps peak RAM ~400MB on ARM.

Chunking Strategy

  • Child chunks: 128 words, 24 overlap → embedded for semantic search
  • Parent chunks: 768 words → stored as full context, returned to user
  • When a child matches → its parent is returned, giving surrounding context

Running

All scripts must use the venv Python:

VENV=~/.local/share/local-rag/venv/bin/python

Indexing

# Incremental index (default — skips unchanged files via SHA-256 hash)
$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/index.py

# Re-index from scratch
$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/index.py --reindex

# Custom paths
$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/index.py --paths ~/Documenti ~/Progetti

# Batch indexing (per-subfolder with git checkpoints, for low-RAM systems)
bash ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/index-batch.sh

Querying

# Basic query
$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/query.py "what are the termination clauses?"

# More results
$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/query.py "Falcon LLM" --top-k 30 --top-n 5

# JSON output for programmatic use
$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/query.py "transformer architecture" --json

# With timeout
$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/query.py "deep learning" --timeout 60

Options:

  • --top-k N — Child candidates from vector search (default: 20)
  • --top-n N — Final parent results after reranking (default: 3)
  • --json — JSON output
  • --timeout N — Max seconds per query (default: 120)

Monitoring

$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/monitor.py              # Status
$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/monitor.py --watch      # Auto-refresh
$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/monitor.py --log        # Logs
$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/monitor.py --errors     # Errors only
$VENV ~/.openclaw/workspace/skills/lookupmark-local-rag/scripts/monitor.py --git        # Git checkpoints

Supported Formats

Documents only (no code files):

  • Text: .txt, .md, .csv, .json, .yaml, .yml, .toml, .tex, .bib
  • Documents: .pdf (pdfminer.six), .docx (python-docx), .pptx

Excluded: .py, .js, .sh, .ipynb, .html, .css and all code files.

Limits (for 4GB ARM)

  • PDF max size: 5MB (larger PDFs cause OOM with pdfminer)
  • Max file size: 30MB
  • Embedding batch size: 1 (conservative)
  • Excluded dirs: .git, .venv, node_modules, __pycache__, labs, exercises, src, scripts, ablation, test*, fixtures

Storage

PathPurpose
~/.local/share/local-rag/chromadb/ChromaDB data (git repo for rollback)
~/.local/share/local-rag/venv/Python venv with dependencies
~/.local/share/local-rag/index.lockPrevents concurrent indexing
~/.local/share/local-rag/index-batch.logBatch indexing log
~/.local/share/local-rag/queries.logQuery history log

Security

  • ALLOWED_ROOTS: Only ~/Documenti/github/thesis, ~/Documenti/github/polito, ~/Documenti, ~/Scaricati
  • BLOCKED_PATTERNS: .ssh, .gnupg, .env, credentials, tokens, .config/openclaw
  • Credentials directory is blacklisted — never indexed

Workflow

  1. Run index.py — builds/rebuilds the index (incremental via SHA-256 hash check)
  2. Run periodically to pick up new/changed files (daily cron recommended)
  3. Use query.py to search with natural language
  4. Results include: file path, relevance score, matched snippet, full parent context
  5. Check monitor.py for stats and queries.log for query history

适合场景

01

研究助手

02

事实核查

03

知识库问答

04

带来源的搜索总结

能力概览

能力 1

组合搜索和大模型调用

能力 2

支持多来源检索和总结

能力 3

强调引用来源和事实核查

能力 4

适合研究型 Agent 流程

平台分布

OpenClaw

71.36%
按下载量换算1,526

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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